2023. 8. 24. 18:20ㆍ새싹(SeSAC) 데이터드리븐 디지털마케팅 강의 후기/2. 그로스마케팅
(기존에 쓰던 노트북 고장 이슈로 휴대폰에 블루투스 키보드를 연결해 따로 필기 후 티스토리에 복붙하는 방식으로 작성했습니다. 메타태그가 제대로 적용이 안돼 가독성이 떨어질 수 있습니다.)
노트북 없고 필기노트도 두고와서 휴대폰에 블투 키보드로 작성중,,,인 것,,,
여튼 그로스 마케팅 필기 시작합니다!
<그로스 퍼널의 이해>
그로스 퍼널을 활용하기위해 알아야 할 다양한 개념들과 유입 퍼널에서의 이해/활용
1. 그로스 방정식
: 서비스의 매출이 어디에서 나오는지 서비스의 강점을 방정식 점수로 매겨 나타냄 -> 원하는 사업 성장(그로스)에 핵심적인 영향을 미치는 인과/상관관계 변수들의 수식화
사업 성과 (성장하기 원하는 결과지표) = (변수1+변수2) *변수3
- 이때의 변수들은 사업 결과에 인과/상관 관계를 가지는 요소들
- ex. 축구에서 골 넣기에 비교하면 골 득점이 사업 성과, 변수는 슈팅과 패스와 선수 컨디션 등등
cf. 이때 강조된 인과관계/상관관계란?
- 인과관계 : 기대 아웃풋을 얻기 위해서 "반드시!!" 달성되어야 하는 요소
(골의 인과는 슈팅, 슈팅의 인과는 패스!)
- 상관관계 : 기대 아웃풋에 절대적이진 않더라도 일정이상 영향을 일으키는 요소
(슈팅과 패스에 상관관계를 지니고 있는 선수들 체력)
=> 그로스방정식 수립 형태에 따라 사업의 진행 방식이 확연히 달라지게 됨! (현재 사업의 현황 및 장단점을 파악해, 성과 내기에 가장 유리한 방향으로 그로스 방정식 세우기!)
예시) AARRR 프레임워크에서 가장 중요한 퍼널의 단계와 지표를 정의할 수 있다
->다양한 마케팅 지표를 변수로 활용
(강의자료 표 참고하기)
cf. 새로운 지표용어 보충
TOM : Top of Mind : 소비자들에게 얼마나 인지도가 높은지 보강하는 지표
SoV : Share of Voice : 소비자 언급중에서 우리에 대한 언급이 몇%
SoS : Share of Search : 검색결과 중에 우리에 대한 검색결과가 몇 %
GMV : 총 매출액
AOV : 평균 주문 금액
LTR : 고객 생애 매출
WOM : 소비자 언급 정도
NPS : 인기도 지표
<그로스 방정식 만들기 예시 >
예상 매출을 구하는 방정식 세우기; 퍼널의 aARRr 대문자부분 구간
방정식을 세워야 매출을위한 우리회사의 현상황을 파악하고 개선점을 모색할 수 있음!
=> 기대 매출 = {(DAU*구매전환율*AOV)*재구매율}*잔존율
cf. 이때 전환율 수치가 떨어지지 않게 유지하면서 DAU를 유지하기 어렵다;; 그 반대도 마찬가지
- 각 지표 수치가 높은편인지 낮은편인지 파악하고
- 지표들 중에 우선순위가 높은, 그리고 개선 여지가 있는 지표가 무엇인지 파악하여 전략 세움
- ex, 재구매율 지표가 매우 낮은 걸 파악할 수 있음!! 재구매율을 높이기 위한 방안이 필요하다! => 이러한 개선을 위해 가설과 실험을 시도하는 것
- 방정식은 꼭 한개만 만들어지는 게 아니고 다양한 인과지표들로 여러가지가 나올 수 있음; 그로스 개선각이 잘 안나온다면 새로운 방정식을 세워보자!
- 고객관점에서 보았을 때, 매출증대와 연관되는 합리적인 인과관계 지표들을 파악해보고, 해당 지표들로 방정식 세우는 방식으로 접근해보자
2. PMF : Product Market Fit
이 제품이 시장에서 얼마나 잘 팔릴까? 고객 니즈에 맞는 상품임을 판단하는 그 지점을 어떻게 알 수 있을까?
cf. AARRR 퍼널에 맞게 전략 구상할때 반드시 이 순서대로 진행해야 하는 것은 아님!!
AARRR 순서대로만 진행하면 PMF를 알 수 없다???
1) PMF가 중요한 이유
- 초반부의 반짝 성과를 보고 PMF를 찾았다고 판단해서는 안됨
=> 이노베이터의 존재들 때문 (실소비자보다는 호기심 많은 얼리어답터인 경우가 많다)
- PMF를 찾지 않았는데 대대적인 유입 마케팅부터 시작해서는 안됨!!!!
=> CASM의 발생
- 고객을 설득할 수 있는 실질 가치를 찾아, 유저가 지속적으로 늘어나야 함
<PMF 찾는 방법>
1- 1개월 후 리텐션 / 오늘 신규 방문자수
2- 오늘결제/오늘방문자수
3- (추천고객수 - 비추천고객수)/전체응답자; 고객응답을 직접 확인해야 함
cf. 추천지수 확인하기 : 서비스에 얼마나 만족하는지를 5가지로 쪼개 만족도를 평가
=> 재방문율 및 구매전환율은 기본적인 '지속가능성'과 성과 우상향을 위해 반드시 필요하다!! (aarrr중 리텐션에 해당!)
=> BEP(손익분기점) 달성을 위해 최소로 달성해야하는 구매 전환율 찾고, 제품이 이를 충족하는지 확인하기! (aarrr중 레베뉴에 해당!); cf.구매 결정이 제품을 접하고 바로 일어나는 제품이 아닌 경우에 유의해야 함
<AARRR 퍼널 적용의 올바른 순서>
PMF 달성 여부를 점검한 이후! 퍼널 전체를 둘러보고
cf. PMF 찾기 전엔 가급적 마케팅은 지양하는 편이지만, "PMF 달성여부 파악을 위한 최소한의 초기 유저" 확보는 필요함
3.아하 모먼트!!
>소비자가 PMF를 깨닫는 순간, 즉 사용자가 서비스 핵심가치를 느끼고 공감하는 순간을 말함
- PMF 효용을 경험한 고객은 사용률(잔존율)이 높아지므로, 아하모먼트를 느낄 수 있도록 유도하는 행위가 필요
- 해당 모먼트를 느끼기 위해 최소 얼마정도 무슨 기능을 써봐야 한다는 가정!!
(ex. 트위터, 가입 후 일주일 이내에 30명 이상을 팔로우하도록 유도; 팔로우해서 사람들의 소식을 아는 것이 SNS의 본질)
(ex. 우버 첫 사용시 8분안에 택시가 배차되는 경험을 할 수 있도록; 택시 잡기 어려울 때 우버를 사용하면 상대적으로 편하다는 효용이 극대화)
- 재사용율에 유의미한 "플레토"(리텐션 그래프가 평탄해지는 부분)가 형성되는 지점을 찾자!!
유의미한 플레토를 찾는 리텐션 그래프 그리는 방법)
방법1) 제품의 핵심 기능별로, 이를 활용한 경험이 있는/없는 고객 구분해서 그리기
방법2) 제품 사용자들 중 최상위/최하위 리텐션 고객을 구분해서 그리기
=> 해당 그래프를 보고 성과가 높은 유저군들의 액션 분석
=> 그 그룹의 유저들이 '공통적으로' 하는 특정 액션들을 찾기 (해당 코호트 유저 중 60% 이상은 공통적으로 하는 행위)
=> 해당 액션을 하는 빈도수 파악하고, '빈도수가 높은' 액션 찾기
(cf. 앱오픈 등 너무 당연하게 해야만 하는 액션은 제외!)
4. 북극성 지표
우리 서비스의 "지속 가능한 방향성"을 잡을 때 활용하는 가장 중요한 지표
- 고객 관점에서 정하는 지표 => 특정 고객 만족 지표를 올리면 고객 가치의 성장, 이에 따라 매출 같은 사업적 지표는 알아서 따라온다~ => 고객가치와 사업지표 사이의 교집합!
북극성 지표예시) 왓츠앱
- 사업 지표는 광고 수익이지만, 이게 고객가치를 높이는 건 아님
- 고객 가치를 대변하려면 메신저 앱인 왓츠앱에서 고객들이 메시지 발송으로 가치를 느껴야 함
- 유저 1인당 메시지 발송량이 늘어 사용자가 자주 접속하고 메시지를 보내야, 자연스럽게 광고를 보고 수익이 올라감
=> 왓츠앱의 북극성 지표는 "1인당 메시지 발송량"
cf. 아하모먼트는 북극성 지표의 연장선; 사업의 지속성장을 위한 핵심지표라는 점에서 공통점
아하모먼트는 일반 고객의 고가치 고객화, 북극성 지표는 해당 지표 성장을 통해 고객가치 성장 측면에서 보므로 개념이 분리되는 것 뿐
=> 서비스의 여러 아하모먼트 중, "고객가치를 대변할 수 있는" 지표를 핵심적인 북극성 지표로 추려내기
<북극성 지표의 활용>
- 단기 지표 상승이 아닌, 장기적인 성장을 위해 관리하는 북극성 지표
- 고객 가치 성장과 사업 지표성장이 동시에 일어나야 함; 아마존의 '플라이휠' 개념, 선순환의 시작점!
- 혁신의 확산 모델; 제품 라이프 사이클에 따라 고객의 니즈와 행동은 변한다 (이노베이터-얼리어답터-대중 등등)
=> 유저 행동 및 상황에 맞게 핵심 북극성지표는 계속 유지보수가 됨! (즉, 변할 수 있음!)
<<그로스 퍼널의 활용 >>
AARRR 퍼널을 의미에 따라 유입 / 액션과 레베뉴 / 잔존과 레퍼럴의 크게 3가지로 구분해서 보기
1) 유저 퍼널; 제품 서비스에 대한 고객의 전체 여정을 행동적/인지적 경험 대로 구분해 접근, AARRR은 이러한 방법론 중 하나!
- 유저 퍼널은 온사이트 / 오프사이트 퍼널로 구분
- 온사이트 퍼널 : 고객이 서비스에 유입된 이후! 경험하는 행동 기준의 사용자 퍼널 (실제 유저의 퍼널)
- 오프사이트 퍼널 : 고객이 서비스로 유입되기 전! 경험하게 되는, 인식 기준의 사용자 퍼널 (유저가 아닌, 잠재고객의 퍼널)
2) 유입퍼널 : 고객이 제품 서비스로 첫 유입되는, 고객 여정상에서의 행동적/인지적 경험 순서
=> 대표적인 오프사이트 퍼널에 해당
- 인지(알게 되었다!) -> 관계 및 관심(나에게 필요한 듯 하다!) -> 고려(나에게 가장 효용이 높은 건?) -> 시도(써보지 모) 의 4단계
- 고려 단계에서 소비자가 여러가지 고려군(옵션) 중에 선택하게 됨
=> 여기서 경쟁사 및 대체제들보다 비교우위를 가져야 시도로 넘어갈 수 있음 (POD)
- 유입 퍼널 각 단계에서 다음 행위로 넘어갈 수 있도록 "유저에게 메시지를 도달"시켜야 함!!
- 지속 가능하지 못한 유입 전략은 피해야 함
1- MAU에 대한 환상; 인스타와 에어비엔비는 다르다!
(우리 서비스에 MAU 증가가 어떤 사업적 의미를 가지는지 파악해야 함)
2- CAC에 대한 환상; 고객 획득 비용이 LTV보다 낮다는 것의 의미; LTV가 높게 책정되진 않았는지?
(신규 고객 기준의 LTV를 활용해야 함! 신규 고객은 기존고객 대비 단발성 구매로 끝날 가능성이 높으므로)
2. 유입 퍼널의 최적화
1) 유입 경로 이해하기 : 신규 획득된 고객이 오프사이트 퍼널에서 유입된 경로
- 종류 : 페이드 / 오가닉 / 바이럴
- 오가닉 : 자연유입 채널, cf. 주의: 유입 경로 기록이 유실된 페이드 유저가 섞여있을 수도 있음
- 페이드 : 유료 고객 획득 채널
- 바이럴
2) 유입 경로 최적화
가장 효과적으로 신규고객을 획득할 수 있는 채널 파악해 해당 채널 효율성 극대화
1- 신규 고객들의 실제 유입 경로 기여도를 파악해 중요도에 따라 예산 재분배
2- 잠재 고객들의 유입 전 행동 파악하기 (오프사이트 퍼널 확인하기)
3) 유입경로의 "기여" 측정
유입된 여러 경로 중 어떤 매체가 가장 유입에 기여했는가; UTM파라미터 및 앱 어트리뷰션 등을 통해 파악
- 최종적으로 어떤 매체의 기여를 통해 유입되었는지 파악 가능하도록 기여 로직을 짜야 함
ex. 일주일에 걸쳐 유튜브 영상 시청 - 네이버 검색 - 인스타그램 광고 클릭 - 앱설치 - 결제 의 루트를 탄다면? (다중 경로의 기여)
- 측정 1- 기여 기간 측정하기 ; 룩백 윈도우 : 고객 의 획득 전 몇일까지를 기여 기간으로 보아야 하나?
- 측정 2- 기여 비중 측정하기 : 기여 이벤트들의 비중을 어떻게 측정할 것인가? (첫 클릭, 마지막 클릭, 룩백윈도우 기간 내 모든 클릭에 기여 분배 등)
- 측정 3- 기여 방식 살펴보기 : 기여 이벤트들의 기여 조건은 어떻게 정의할 것인지? (클릭 이벤트만? 조회 이벤트도?)
4) 잠재고객의 유입 전 행동 파악
어떤 경로를 통해 우리를 인지하고 찾아보고 유입하는지를 파악하자
< 다양한 오프사이트 상의 유저 행위 가설 세워보고, 그에 맞는 유입채널 파악하기 >
- 문제 해결을 위해 검색 => 검색 채널, 검색 광고
- 충동 구매 및 비계획구매가 일어날 수 있는 상품 => 소셜 미디어 광고
- 구매 빈도가 높은 상품 => 소셜 미디어 광고
- 추천 받을 명분이 있는 상품 =>리퍼럴 및 추천 프로그램
- 유저가 늘어나면 늘어날 수록 편의성이나 가치가 높아지는 상품 => 리퍼럴 및 추천 프로그램
- 강한 경쟁사가 존재하나 => 페이드 경로 확장하기
- LTV가 높은 상품 => 페이드 경로 확장하기
5) 유입 메시지 최적화
유입 경로에서 어떤 메시지가 가장 효과적으로 고객을 설득하는지 파악해 효과 극대화하기!!
- 최적화의 접근방식)
단계 1- 유입퍼널별!!효과적인 메시지 파악
포인트는 트리거 강조 & 배리어 해소!
cf. 트리거; 한 퍼널에서 다음 퍼널로 넘어가도록 유도
cf. 배리어; 한 퍼널에서 다음 퍼널로 넘어가지 못하게 만드는 방지턱
(ex. 환급금 조회 채널에 개인정보 이출 가능성 이슈 있다고 소문났다 가정 => 트리거는 환급금 확인하세요 / 배리어는 개인정보 안전해요 라는 메시지 전략이 필요)
단계2- AB테스트를 통한 메시지 검증하기
광고부터 온보딩 과정에서까지 다양한 채널에서 활용
- 같은 메시지라도 퍼널 단계에 따라 효율성, 전환율이 다를 수 있으므로 다양한 테스트를 시도해야 함
- 광고에서는 트리거 자극으로 관심도 늘리기
- 다양한 랜딩페이지에서는 트리거 자극과 더불어 배리어 해소
- NUX(뉴유저익스피리언스, 신규 유저에게 뜨는 화면) 및 온보딩에서는 마지막 배리어를 최소화 해야함
- 가장 반응이 좋다고 검증되는 메시지 중심으로 마케팅 스케일 업!!
단계3- 바이럴루프
- 기존 유저의 입소문을 극대화하여 다른 신규 고객의 유입을 늘리는 전략
- 도달 단위당 비용이 들지 않는 바이럴 마케팅이 지속적으로 퍼져나가게 만드는 루프!
- '유료광고 감소'와 바이럴이 쉬운 기술 환경 변화로 점차 관심도가 높아짐!
경기 불황으로 마케팅 예산을 줄이는 현재의 추세 ㅠㅠㅠㅠ
ex. '선물하기' 쿠폰으로 친구들에게 공유하는 요소들
1- 입소문 계수
고객이 얼마나 많이 입소문을 내줄 수 있나? (K)
입소문 계수 공식) 그로스 방정식과 마찬가지로, 바이럴 캠페인 진행시 각 변수를 컨트롤하는 것
입소문계수 = (기존유저가 한번에 도달할 수 있는 사람 수) * 전환율 * 빈도
2- 바이럴 루프의 기본 매커니즘
매커니즘1- 이중유인책
- 초대를 하는사람과 받는 사람 모두 혜택을 지급 ex. 드롭박스, 마이리얼트립 등
- 서비스의 특성과 상관없이 적용 가능한 장점
- 지속 혜택 노출로 인해 소비자 역치가 낮아지는 문제점 있음
- 유인책이 서비스 활용과 연관성이 높아야 지속가능성이 높음
매커니즘2- 서비스 자체의 전파성 활용
- "전파성이 있는" 서비스에만 해당되는 매커니즘
- 제품이나 서비스가 본질적으로 전파성, 네트워크효과를 지닌 경우 이를 활용한 바이럴 유도 ex. 카톡 선물하기, 토스 송금하기 등 (나와 상대방 모두 해당 서비스 어플을 갖고있어야한다는, 전파성이 있음을 전제)
매커니즘3- 전파성이 높은 제품의 이슈 만들기
- 외부의 잠재 고객들도 관심을 가지고 공유할 만한, 전파성 높은 이벤트 및 이슈를 만들어 바이럴 유도 ex. 토스증권 주식 한 주 무료 증정, kream 한정판 스니커즈 무료 래플 등
=> 유인책 및 인센티브 지급을 위한 예산은 발생!
- 바이럴 비용 효율성의 기준 : CAC보다 바이럴 루프 혜택이 저렴한가??
- 바이럴을 통해 얻는 고객 단위당 매출이 CAC보다 높아야 유리!!
3- 바이럴 루프에서의 주의사항
주의1- 다크패턴 : 고객의 통상적인 인식을 이용해, 이용자의 의도와 상관없는 행위를 취하게 만듦
( => 고객의 부정적 바이럴을 극대화할 수 있음)
주의2- 바이럴 유입 고객 리텐션 모니터링 : 체리피킹 및 어뷰징 발생, 사업 지속가능성 저해